AI per ecommerce: come i dati migliorano l’esperienza di acquisto

L’AI per gli ecommerce è davvero fondamentale? Quanto l’intelligenza artificiale, il machine learning e l’analisi dei dati possono migliorare l’esperienza di acquisto degli utenti di un ecommerce?

Secondo Luciane De Fino, CEO, e Giuseppe Lombardo, Co-Founder, di IEM Explore – business intelligence per l’analisi dei dati degli ecommerce – questi tre fattori sono così tanto importanti da fare la differenza fra un progetto con una visione nel lungo periodo e uno destinato a collassare su se stesso.

Che i dati, l’analisi degli stessi e l’intelligenza artificiale siano essenziali per la maggior parte dei contenuti digitali è già più che noto. Basti pensare ai prodotti raccomandati o alla gestione dei coupon dinamici, servizi più che fondamentali per un ecommerce di successo. Solo per fare due esempi.

Le applicazioni di questo triumvirato sono sempre di più e sempre più performanti. È proprio da qui, infatti, che nascono le figure dei data scientist e lo sviluppo delle strategie data driven di cui abbiamo spesso parlato.

Un primo zoom su IEM Explore: il Personal Data Strategist

Partire dalla storia del business online per capire il presente e progettare il futuro.

Questo è l’obiettivo di IEM Explore, analizzando i dati in maniera intelligente per acquisire clienti e aumentare l’efficacia della strategia di vendita.

IEM Explore è definibile come una Business Data Platform i cui servizi sono riassumibili in:

Fornire insight e report dinamici per le decisioni data driven
Comprensione dei trend per la previsione dei cambiamenti
Aumentare le vendite diminuendo le spese
Conoscere gli utenti e i visitatori del negozio
Conoscere la loro esperienza d’acquisto
Trasformare i dati in conversioni
Risvegliare i clienti dormienti
Stimolare nel miglior modo possibile i riacquisti
Decidere con consapevolezza dove investire in ADV
Evitare le perdite di tempo limitandosi alle informazioni che servono quando servono
2 ore di formazione iniziale
Supporto e consulenze se e quando richiesto

Un valore profondamente radicato in IEM Explore? “Senza una soluzione che possa interpretare, ottimizzare e discernere i dati, applicare una strategia Data Driven è pressoché impossibile”. Ma uno dei concetti più a cuore del brand è la capacità di sviluppare una visione dall’alto (Helicopter View) con una particolare attenzione al dettaglio.

Passare dal dato all’azione con IEM Explore

Passare dal dato all’azione vuol dire passare dall’analisi dei dati, ovvero la business intelligence, all’azione reale attraverso sistemi di machine learning e di intelligenza artificiale per ecommerce.

Ecco perché IEM Explore è strutturato proprio per permettere questo passaggio!

Intelligenza artificiale per ecommerce: segmentazione della Customer Base

Una prima fondamentale applicazione dell’intelligenza artificiale per ecommerce è quella della raccolta dei darti sulla Customer Base.

Nella piattaforma di IEM Explore esiste uno specifico report dedicato alla Customer Base che consente di comprendere il comportamento dei clienti attraverso due concetti fondamentali:

Clienti dormienti, ovvero i clienti che da un determinato periodo di tempo non effettuano più acquisti nell’ecommerce
Clienti che interagiscono in maniera costante con l’ecommerce

Avanzando nelle finestre della piattaforma si può entrare più in profondità rispetto ai dati di ciascuno di questi due cluster, scoprendo così informazioni quali dati sociodemografici, numero di clienti del segmento, quantità di scontrini generati, scontrino medio del cluster e molto, molto di più grazie alla barra dei filtri avanzati.

Tra l’altro, tutte queste informazioni possono essere esportate in tabelle .csv o .xlsx per poterle integrare con sistemi di Email Automation per le campagne di Email Marketing o con i principali sistemi di Advertising per creare le Customer Audience dedicate.

AI e Machine Learning per la segmentazione del database

Nonostante sia vero che l’importanza delle segmentazione sia particolarmente utile per i clienti dormienti, è altrettanto vero che identificare i gruppi di utenti simili tra loro all’interno di un cluster, permette di effettuare tutte le operazioni derivanti dallo studio di buyer personas e dei comportamenti d’acquisto.

Questo approccio serve sia per comprendere meglio quali sono le tipologie di clienti più redditizie in uno specifico periodo di tempo, ma anche per capire quali target sono meno raggiunti. In questo modo si potranno dedicare delle risorse a modificare l’offerta per questi ultimi e renderli così potenzialmente redditizi.

Questa è vera e propria applicazione dell’Intelligenza Artificiale per gli ecommerce!

Inoltre, è utile ricordare che il Clustering è una procedura che può essere svolta per ogni singola caratteristica degli utenti, per un gruppo di caratteristiche affini fra loro e per il RFM (Recency Monetary Frequency), ovvero i più noti comportamenti d’acquisto.

Questo, unito alla conoscenza del LTV (Life Time Value), ovvero il valore di un cliente vita natural durante, permette di calcolare con estrema rapidità anche il costo di acquisizione ottimale di ogni nuovo utente, soprattutto in base alle proprie esigenze di margine.

Upselling e Cross selling con l’Intelligenza Artificiale per ecommerce.

Sottovalutare il potere di Upselling e Cross selling è uno degli errori più comuni che può essere evitato grazie all’Intelligenza Artificiale per ecommerce.

Per Amazon, le vendite generate da attività di Upselling e di Cross selling costituiscono circa il 35% del fatturato; sui siti ecommerce, in media, le raccomandazioni dinamiche di prodotti generano dal 10% al 30% delle entrate! (fonte: Forrester Research)

IEM Explore consente di ottenere in maniera automatizzata una visione d’insieme della situazione di Upselling e Cross selling, compresa la % sul totale delle vendite!

Anche in questo caso è possibile utilizzare i filtri avanzati per evidenziare ogni informazione ritenuta necessaria per il determinato contesto.

Tutti questi dati sono molto utili a comprendere se può essere conveniente investire sull’advertising per l’Upselling o per il Cross selling, se un particolare prodotto può essere identificato come prodotto civetta perché molto forte in acquisizione e molto debole in seguito o se può essere interessante sviluppare determinati bundle per i clienti. Solo per fare alcuni esempi!

Recommendation System

Il Recommendation System è quel sistema di Intelligenza Artificiale per ecommerce che suggerisce ai clienti i prodotti o i servizi che con più probabilità saranno compatibili con le loro scelte. Quindi, anche per l’Upselling e il Cross selling!

L’Intelligenza Artificiale per ecommerce riesce a elaborare i dati utili al Recommendation System anche in base all’attuale carrello o alle informazioni pregresse del singolo utente.

Per quanto concerne gli utenti anonimi, invece, il Recommendation System riesce a elaborare le informazioni basandosi sullo storico dei carrelli.

I principali dati analizzati e considerati per gli utenti noti, invece sono relativi a:

Preferenze comportamentali, in termini di acquisti di prodotti o servizi pregressi
Profilo anagrafico, o di altro tipo, in modo da suggerire degli specifici prodotto o servizi incrociando le somiglianze del comportamento dell’utente con altri utenti simili e i rispettivi storici relativi alle preferenze di acquisto

Un famosissimo brand che utilizza benissimo il Recommendation System? Netflix! Ti basti pensare ai contenuti raccomandati che ti mostra.

Scegliere dove investire il budget delle Adv ecommerce con l’AI

Un’altra, importantissima applicazione dell’Intelligenza Artificiale per ecommerce è la capacità di scelta in merito all’investimento del budget pubblicitario.

I dati relativi a questo aspetto permettono di comprendere a fondo 3 aspetti fondamentali del funnel di marketing:

Quali canali performano meglio per la fase di acquisizione
Quali canali performano meglio per la fase di fidelizzazione
Quali canali sono più redditizi in proporzione a budget, contenuto, qualità e inventiva

IEM Explore consente di avere una visione molto dettagliata di tutti e tre questi aspetti, visionando anche i dati relativi al singolo prodotto o singolo catalogo in relazione a ogni singolo canale di advertising.

Con tutte queste informazioni, la piattaforma permette di guidare l’allocazione del budget relativo al digital marketing di un ecommerce considerando anche l’interdipendenza dei vari canali, elaborando così il mix perfetto dell’investimento. Il tutto considerando anche stagionalità, ricorrenza giornaliera e mensile!